28.深度学习模型压缩方法-2

28.1 典型剪枝方法对比

28.2 网络蒸馏

• 网络精馏是指利用大量未标记的迁移数据(transfer data),让小模型去拟合大模型,从而让小模型学到与大模型相似的函数映射

  • 网络精馏可以看成在同一个域上迁移学习的一种特例,目的是获得一个比原模型更为精简的网络,整体的框架图

    
    

28.3 前端压缩

• 知识蒸馏
  • 一个复杂模型可由多个简单模型或者强约束条件训练得到
  • 复杂模型特点是性能好，但其参数量大，计算效率低
  • 小模型特点是计算效率高，但是其性能较差
  • 知识蒸馏是让复杂模型学习到的知识迁移到小模型当中,使其保持其快速的计算速度前提下，同时拥有复杂模型的性能，达到模型压缩的目的
• 紧凑的模型结构设计
  • 紧凑的模型结构设计主要是对神经网络卷积的方式进行改进，比如使用两个3x3的卷积替换一个5x5的卷积、使用深度可分离卷积等等方式降低计算参数量
  • 目前很多网络基于模块化设计思想，在深度和宽度两个维度上都很大，导致参数冗余
  • 因此有很多关于模型设计的研究，如SqueezeNet、MobileNet等，使用更加细致、高效的模型设计，能够很大程度的减少模型尺寸，并且也具有不错的性能
• 滤波器层面的剪枝
  • 滤波器层面的剪枝属于非结构花剪枝，主要是对较小的权重矩阵整个剔除，然后对整个神经网络进行微调
  • 此方式由于剪枝过于粗放，容易导致精度损失较大，而且部分权重矩阵中会存留一些较小的权重造成冗余，剪枝不彻底
  • 具体操作是在训练时使用稀疏约束（加入权重的稀疏正则项，引导模型的大部分权重趋向于0）
  • 完成训练后，剪去滤波器上的这些 0
  • 优点是简单，缺点是剪得不干净，非结构化剪枝会增加内存访问成本

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